Искусственный интеллект

Машинное обучение

Имитационное моделирование

48 страниц

9 месяцев назад

77 просмотров

Особенности терминов в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Содержание

Глава 1. Введение в искусственный интеллект и машинное обучение
1.1 Определение искусственного интеллекта
1.2 Определение машинного обучения

Введение

Данная работа посвящена исследованию специфики терминологии, используемой в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). В условиях стремительного развития технологий и широкого внедрения ИИ в различные сферы жизни, важно не только знать, что такое ИИ и МО, но и понимать те термины, которые используются в данной области. Более того, применение специфической терминологии позволяет обеспечить более глубокое понимание процессов, гуманитарных и технических аспектов, связанных с работой ИИ и МО. Настоящая работа предполагает анализ таких терминов, как 'обучение с учителем', 'обучение без учителя', 'глубокое обучение', 'нейронные сети', и многих других. Будет рассматриваться не только их единичное значение, но и контекст их использования, что поможет выявить особенности и сложности, связанные с интерпретацией данных терминов. В результате исследования, планируется также определить, как неправильное понимание данных терминов может влиять на развитие технологий и их внедрение в практику.

Актуальность темыАктуальность темы определена быстрым развитием технологий в области искусственного интеллекта и машинного обучения, что приводит к появлению новых понятий и терминов. Правильная интерпретация этих терминов является критически важной для специалистов и исследователей, работающих в данной области.
Проблематика исследованияПроблематика заключается в том, что многие термины из области ИИ и МО могут вызывать путаницу и недопонимание как среди профессионалов, так и среди широкой аудитории. Это может привести к ошибкам в применении технологий и недостаточной оценке их возможностей.
Цели работыЦелью данной работы является анализ и систематизация терминов, используемых в области ИИ и МО, а также выявление их значений и контекста использования, что позволит улучшить понимание данной области.
Задачи исследованияЗадачи исследования включают составление списка ключевых терминов, анализ их значений, изучение их применения в различных контекстах и выявление распространенных заблуждений в использовании этих терминов.

Список источников

1. Мусаева А. С.. ОБЩЕЯЗЫКОВОЙ СУБСТРАТ ТЕРМИНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА (НА ПРИМЕРЕ ТЕРМИНОВ-СЛОВОСОЧЕТАНИЙ) // Актуальные вопросы современной филологии и журналистики. 2022. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obscheyazykovoy-substrat-terminologii-iskusstvennogo-intellekta-na-primere-terminov-slovosochetaniy (дата обращения: 09.01.2026).

2. Аллагулыева М., Аманова Г., Аннаярова Г., Абдыев А.. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРОЦЕССЕ ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ ТЕХНИЧЕСКОЙ ТЕРМИНОЛОГИИ // Инновационная наука. 2025. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-iskusstvennogo-intellekta-v-protsesse-obucheniya-studentov-tehnicheskoy-terminologii (дата обращения: 09.01.2026).

3. Козловская Наталия Витальевна, Мусаева Анастасия Сергеевна, Сложеникина Юлия Владимировна. Транстерминологизация в сфере искусственного интеллекта: к постановке вопроса о субтерминологии // Art Logos. 2023. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/transterminologizatsiya-v-sfere-iskusstvennogo-intellekta-k-postanovke-voprosa-o-subterminologii (дата обращения: 09.01.2026).

4. Шкодырев Вячеслав Петрович, Куприков Никита Михайлович, Башкирова Елена Алексеевна. ВОПРОСЫ СТАНДАРТИЗАЦИИ И ВЗАИМОСВЯЗИ ОБРАЗОВАНИЯ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/voprosy-standartizatsii-i-vzaimosvyazi-obrazovaniya-i-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 09.01.2026).

5. Мусаева Анастасия Сергеевна. ТЕРМИНООБРАЗОВАНИЕ В СФЕРЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА // Верхневолжский филологический вестник. 2022. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/terminoobrazovanie-v-sfere-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 09.01.2026).

6. Баланчуков Дмитрий Алексеевич, Чекулай Игорь Владимирович. Введение графических заимствований терминологии из сферы искусственного интеллекта1 в классификацию неисконной лексики китайского языка // Вопросы журналистики, педагогики, языкознания. 2024. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vvedenie-graficheskih-zaimstvovaniy-terminologii-iz-sfery-iskusstvennogo-intellekta1-v-klassifikatsiyu-neiskonnoy-leksiki (дата обращения: 09.01.2026).

7. Мусаева Анастасия Сергеевна, Сложеникина Юлия Владимировна. Когнитивная обработка термина в процессе транстерминологизации (на примере терминов искусственного интеллекта) // Вестник Череповецкого государственного университета. 2024. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kognitivnaya-obrabotka-termina-v-protsesse-transterminologizatsii-na-primere-terminov-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 09.01.2026).

8. Олеся Владимировна Шадрина. ЛЕКСИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗРАБОТКИ ОНЛАЙН-ГЛОССАРИЯ ПО ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ // Гуманитарные и социальные науки. 2025. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/leksicheskie-aspekty-razrabotki-onlayn-glossariya-po-iskusstvennomu-intellektu (дата обращения: 09.01.2026).

9. Артём Александрович Сафронов. ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ КАК ИНСТРУМЕНТ АНАЛИЗА ОНТОЛОГИЧЕСКИХ КОНСТРУКЦИЙ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИХ МАТЕРИАЛОВ // Вестник Московского городского педагогического университета. Серия: Информатика и информатизация образования. 2024. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/yazykovye-modeli-kak-instrument-analiza-ontologicheskih-konstruktsiy-uchebno-metodicheskih-materialov (дата обращения: 09.01.2026).

10. Езан Ирина Евгеньевна, Ковтунова Елена Анатольевна. НАУЧНО-ПОПУЛЯРНЫЕ ПОДКАСТЫ ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ В ОНЛАЙН-МЕДИА ГЕРМАНИИ // Немецкая филология в Санкт-Петербургском государствен��ом университете. 2024. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/nauchno-populyarnye-podkasty-ob-iskusstvennom-intellekte-v-onlayn-media-germanii (дата обращения: 09.01.2026).

11. А Н Курченков,В П Курчин,Е.Ю. Демидчик,Ж.А. Стефанович. Низкодозная компьютерная томография в скрининге рака легкого // Евразийский онкологический журнал. 2025. URL: https://recipe-russia.ru/wp-content/uploads/2025/10/281-290_eog-3_v13.pdf (дата обращения: 09.01.2026). DOI: 10.34883/pi.2025.13.3.006

12. Новосельцева Е.Г.. НАПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В HR-МАРКЕТИНГЕ И УПРАВЛЕНИИ ПЕРСОНАЛОМ // Vestnik of Rostov state University (RINH). 2024. URL: https://vestnik.rsue.ru/doc/vestnik/2(31)2024.pdf#page=75 (дата обращения: 09.01.2026). DOI: 10.54220/v.rsue.1991-0533.2024.22.39.009

13. Дияна Георгиева. Педагогически технологии при овладяване на календарно-темпорална лексика в обучението на студенти по български жестов език // Специална педагогика и логопедия. 2025. URL: https://periodicals.uni-sofia.bg/index.php/spl/bg/article/view/1177 (дата обращения: 09.01.2026). DOI: 10.60059/spl.2021.2.48-64

14. Шенне Вадимовна Дамбаа,Надежда Дарыевна Сувандии. Охотничья лексика в языковой картине мира народов Саяно-Алтая (на материале тувинского, тофаларского, алтайского и хакасского языков) // The New Research of Tuva. 2021. URL: https://nit.tuva.asia/nit/ru/article/view/1071 (дата обращения: 09.01.2026). DOI: 10.25178/nit.2021.4.13

15. И.Д. Грачев,Н.В. Ноакк,Т. А. Костина. Амбивалентность социальных представлений об ИИ: психология, статистика, прогнозы // Цифровая экономика. 2024. URL: http://digital-economy.ru/images/easyblog_articles/1165/DE-2024-01-06.pdf (дата обращения: 09.01.2026). DOI: 10.34706/de-2024-01-06

16. Алим Хусейнович Ульбашев. ЛИЧНОСТЬ АВТОРА В ЭПОХУ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: УРОКИ ОБЩЕЙ ТЕОРИИ АВТОРСТВА // Труды по Интеллектуальной Собственности. 2024. URL: https://tis.hse.ru/article/view/22301 (дата обращения: 09.01.2026). DOI: 10.17323/tis.2024.22301

17. Гульзат Зиятбекова,Д.К. Даркенбаев,А. Алтыбай,Нурбапа Отанович Мекебаев,Дусмат Жамангарин. ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // КазУТБ. 2024. URL: https://vestnik.kaztbu.edu.kz/index.php/kazutb/article/view/495 (дата обращения: 09.01.2026). DOI: 10.58805/kazutb.v.3.24-495

18. Евгений Александрович Чуреев,В.И. Пинчук. ВОЗМОЖНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОСТАТОЧНОГО СОПРОТИВЛЕНИЯ КОРПУ-СА СУДНА НА РАННИХ ЭТАПАХ ПРОКТИРОВАНИЯ // Youth science reporter. 2024. URL: https://vestnikmolnauki.ru/wp-content/uploads/2024/03/Statya-16-Pinchuk.pdf (дата обращения: 09.01.2026). DOI: 10.46845/2541-8254-2024-1%2843%29-16-16

19. Наталья Дамировна Трегубова,Анна Яковлевна Фейгина. «Вежливое» взаимодействие с умными колонками в повседневной жизни: универсальные нормы и новые формы социальности // The monitoring of public opinion economic&…. 2024. URL: https://monitoringjournal.ru/index.php/monitoring/article/view/2593 (дата обращения: 09.01.2026). DOI: 10.14515/monitoring.2024.5.2593

20. Alina Yuryevna Bukalova,Natalya Pavlovna Bukalova. РАЗРАБОТКА МЕХАНИЗМА ПОВЫШЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ
ОПРЕДЕЛЕНИЯ СМЕТНОЙ СТОИМОСТИ НА ОСНОВЕ ОПТИМИЗАЦИИ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ // Engineering and Construction Bulletin of the…. 2024. URL: https://xn--80aai1dk.xn--p1ai/journal/isvp/4-50-2024/informatika-vychislitelnaya-texnika-i-upravlenie-24/ (дата обращения: 09.01.2026). DOI: 10.52684/2312-3702-2024-50-4-102-106

Еще 18 источников

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

дипломный проект на тему

Особенности терминов в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Выполнил: ФИО

Руководитель: ФИО

2025

Глава 1. Введение в искусственный интеллект и машинное обучение

1.1 Определение искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) – это область компьютерных наук, занимающаяся созданием систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.

1.2 Определение машинного обучения

Машинное обучение (МО) – это подмножество ИИ, сосредоточенное на обучении алгоритмов на основе данных для выполнения задач без явного программирования.

Заключение

В данной работе были рассмотрены основные термины и понятия, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением. Понимание этих терминов значительно упрощает освоение технологий и их применение в различных сферах.

Продолжи писать дипломный проект с нейросетью

Продолжить генерацию

Похожие дипломные работы

Декоративно прикладное искусство

Искусственный интеллект

Академический рисунок

Применение AI-дизайна и искусственного интеллекта в художественном образовании: теоретические и практические аспекты

Содержание

Уникальность: Более 80%